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| Registros recuperados : 20 | |
| 9. |  | BARBIERI, N.; OLIVEIRA, J. T. de; FONTANELI, R. S.; FONTANELI, R. S.; SANTOS, H. P. dos. Distribuição estacional de forragem, valor nutritivo e rendimento de grãos de cereais de inverno de duplo propósito. In: MOSTRA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA TRIGO, 5., 2009, Passo Fundo. Resumos... Passo Fundo: Embrapa Trigo, 2009. 1 p. html. (Embrapa Trigo. Documentos online, 115).| Biblioteca(s): Embrapa Trigo. |
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| 11. | | ARAÚJO, D. L. de; CHAVES, L. H. G.; OLIVEIRA, J. T. de L.; GUERRA, H. O. C. Efeito da interação entre níveis de irrigação e doses de potássio no crescimento do girassol EMBRAPA 122/V2000. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MAMONA, 5.; SIMPÓSIO INTERNACIONAL DE OLEAGINOSAS ENERGÉTICAS, 2.; FÓRUM CAPIXABA DE PINHÃO-MANSO, 1., 2012, Guarapari. Desafios e Oportunidades: anais. Campina Grande: Embrapa Algodão, 2012. p. 84| Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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| 12. | | OLIVEIRA, J. T. de; MOREAU, A. M. S. dos S.; PAIVA, A. de Q.; MENEZES, A. A.; COSTA, O. V. Características físicas e carbono orgânico de solos sob diferentes tipos de uso da terra. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, MG, v. 32, número especial, p. 2821-2829, nov./dez., 2008. Separata de Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, MG, v. 32, número especial, nov./dez., 2008.| Biblioteca(s): Embrapa Solos / UEP-Recife. |
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| 13. | | VIDIGAL, S. M.; GUEDES, I. M. R.; SILVA JUNIOR, J. J. da; SILVA, J. da; OLIVEIRA, J. T. de; OLIVEIRA, R. A. de. Fertirrigação de hortaliças. Informe Agropecuário, v. 40, n. 308, p. 55-67, 2019.| Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças. |
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| 14. | | SOUZA, T. A. F. de; RAPOSO, R. W. C.; OLIVEIRA, J. T. de L.; SILVA NETO, C. P. da; TOMM, G. O. Desempenho de genótipos de canola (Brassica napus L.) no município de Areia - PB. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PLANTAS OLEAGINOSAS, ÓLEOS, GORDURA E BIODIESEL, 5., 2008, Lavras. Anais... Lavras: UFLA, 2008. 1 CD-ROM. 10 p.| Biblioteca(s): Embrapa Trigo. |
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| 15. | | ARAÚJO, D. L. de; OLIVEIRA, J. T. de L.; CHAVES, L. H. G.; MAIA JÚNIOR, S. de O.; GUERRA, H. O. C. Crescimento do girassol EMBRAPA 122/V-2000 submetido à adubação nitrogenada e lâminas de irrigação em um argissolo. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MAMONA, 5.; SIMPÓSIO INTERNACIONAL DE OLEAGINOSAS ENERGÉTICAS, 2.; FÓRUM CAPIXABA DE PINHÃO-MANSO, 1., 2012, Guarapari. Desafios e Oportunidades: anais. Campina Grande: Embrapa Algodão, 2012. p. 74| Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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| 16. | | SOUZA, T. A. F. de; RAPOSO, R. W. C.; OLIVEIRA, J. T. de L.; SANTOS, L. C. N. dos; BRITO, J. E. M. de. Influencia do nitrogênio e boro na produção e teor de óleo da mamoneira (Ricinus communis L.). In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PLANTAS OLEAGINOSAS, ÓLEOS, GORDURAS E BIODIESEL, 6., 2009. Montes Claros. Biodiesel: inovação tecnológica – anais. Lavras: UFLA, 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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| 17. | | ALVAREZ, R. de C. F.; TAVEIRA, A. C.; LIMA, S. F. de; TEODORO, L. P. R.; OLIVEIRA, J. T. de; SANTOS, A.; RODRIGUES, E, V.; CECCON, G.; TEODORO, P. E. Genetic diversity of cowpea genotypes grown in the Brazilian Cerrado. HORTSCIENCE, v. 56, n. 1, p. 28?29, jan. 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Agropecuária Oeste. |
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| 18. | | FONTANELI, R. S.; SANTOS, H. P. dos; FONTANELI, R. S.; DEL DUCA, L. de J.; RODRIGUES, O.; TEIXEIRA, M. C. C.; NASCIMENTO JUNIOR, A. do; MINELLA, E.; CAIERÃO, E.; DE MORI, C.; OLIVEIRA, J. T. de; MARIANI, F. Potencial de rendimento de cereais de inverno de duplo propósito. In: FONTANELI, REN. S.; SANTOS, H. P. dos; FONTANELI, ROB. S. (Ed.). Forrageiras para integração lavoura-pecuária-floresta na região sul-brasileira. Passo Fundo: Embrapa Trigo, 2009. Cap. 5, p. 97-120.| Biblioteca(s): Embrapa Trigo. |
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| 19. | | CARRÉRA, A. G. P.; AGUIAR, R. O.; CUNHA, R. L.; OLIVEIRA, I. V. de; BERNARDINO, P. D. L. da; SILVA, C. R. da; CARVALHO, F. I. M.; OLIVEIRA NETO, C. F. de; SANTOS, M. A. S. dos; OLIVEIRA, J. T. de; SILVA, P. A.; CUNHA, E. F. M. Characterization of sweet and bitter cassava (Manihot esculenta Crantz) genotypes through multivariate analysis. Australian Journal of Crop Science, v. 15, n. 10, p. 1269-1278, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 20. | | TOMM, G. O.; RAPOSO, R. W. C.; SOUZA, T. A. F. de; OLIVEIRA, J. T. de L.; RAPOSO, E. H. S.; SILVA NETO, C. P. da; BRITO, A. C.; NASCIMENTO, R. de S.; RAPOSO, A. W. S.; SOUZA, C. F. de. Desempenho de genótipos de canola (Brassica napus L.) no Nordeste do estado da Paraíba, Nordeste do Brasil. Passo Fundo: Embrapa Trigo, 2008. 15 p. html. (Embrapa Trigo. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento Online, 65).| Biblioteca(s): Embrapa Trigo. |
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| Registros recuperados : 20 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sul. |
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Data corrente: |
06/01/2020 |
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Data da última atualização: |
06/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
AGUILAR, I.; LEGARRA, A.; CARDOSO, F. F.; MASUDA, Y.; LOURENCO, D.; MISZTAL, I. |
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Afiliação: |
Ignacio Aguilar, INIA; Andres Legarra, INRA; FERNANDO FLORES CARDOSO, CPPSUL; Yutaka Masuda, University of Georgia; Daniela Lourenco, University of Georgia; Ignacy Misztal, University of Georgia. |
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Título: |
Frequentist p-values for large-scale-single step genome-wide association, with an application to birth weight in American Angus cattle. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Genetics Selection Evolution, v. 51, n. 28, 20 June 2019. |
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DOI: |
doi.org/10.1186/s12711-019-0469-3 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Background: Single-step genomic best linear unbiased prediction (SSGBLUP) is a comprehensive method for genomic prediction. Point estimates of marker effects from SSGBLUP are often used for genome-wide association studies (GWAS) without a formal framework of hypothesis testing. Our objective was to implement p-values for singlemarker GWAS studies within the single-step GWAS (SSGWAS) framework by deriving computational algorithms and procedures, and by applying these to a large beef cattle population. Methods: P-values were obtained based on the prediction error (co)variances for single nucleotide polymorphisms (SNPs), which were obtained from the prediction error (co)variances of genomic predictions based on the inverse of the coefficient matrix and formulas to estimate SNP effects. Results: Computation of p-values took a negligible time for a dataset with almost 2 million animals in the pedigree and 1424 genotyped sires, and no inflation of statistics was observed. The SNPs that passed the Bonferroni threshold of 10-5.9 were the same as those that explained the highest proportion of additive genetic variance, but even at the same significance levels and effects, some of them explained less genetic variance due to lower allele frequency. Conclusions: The use of a p-value for SSGWAS is a very general and efficient strategy to identify quantitative trait loci (QTL). It can be used for complex datasets such as those used in animal breeding, where only a proportion of the pedigreed animals are genotyped. MenosBackground: Single-step genomic best linear unbiased prediction (SSGBLUP) is a comprehensive method for genomic prediction. Point estimates of marker effects from SSGBLUP are often used for genome-wide association studies (GWAS) without a formal framework of hypothesis testing. Our objective was to implement p-values for singlemarker GWAS studies within the single-step GWAS (SSGWAS) framework by deriving computational algorithms and procedures, and by applying these to a large beef cattle population. Methods: P-values were obtained based on the prediction error (co)variances for single nucleotide polymorphisms (SNPs), which were obtained from the prediction error (co)variances of genomic predictions based on the inverse of the coefficient matrix and formulas to estimate SNP effects. Results: Computation of p-values took a negligible time for a dataset with almost 2 million animals in the pedigree and 1424 genotyped sires, and no inflation of statistics was observed. The SNPs that passed the Bonferroni threshold of 10-5.9 were the same as those that explained the highest proportion of additive genetic variance, but even at the same significance levels and effects, some of them explained less genetic variance due to lower allele frequency. Conclusions: The use of a p-value for SSGWAS is a very general and efficient strategy to identify quantitative trait loci (QTL). It can be used for complex datasets such as those used in animal breeding, where only a proportion of the pedigr... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Gado Angus; Predição Genômica. |
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Thesagro: |
Bovino; Marcador Genético; Melhoramento Genético Animal. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/bitstream/doc/1118159/1/AguilaretalGSE5128.pdf
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Marc: |
LEADER 02328naa a2200253 a 4500
001 2118159
005 2020-01-06
008 2019 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $adoi.org/10.1186/s12711-019-0469-3$2DOI
100 1 $aAGUILAR, I.
245 $aFrequentist p-values for large-scale-single step genome-wide association, with an application to birth weight in American Angus cattle.$h[electronic resource]
260 $c2019
520 $aBackground: Single-step genomic best linear unbiased prediction (SSGBLUP) is a comprehensive method for genomic prediction. Point estimates of marker effects from SSGBLUP are often used for genome-wide association studies (GWAS) without a formal framework of hypothesis testing. Our objective was to implement p-values for singlemarker GWAS studies within the single-step GWAS (SSGWAS) framework by deriving computational algorithms and procedures, and by applying these to a large beef cattle population. Methods: P-values were obtained based on the prediction error (co)variances for single nucleotide polymorphisms (SNPs), which were obtained from the prediction error (co)variances of genomic predictions based on the inverse of the coefficient matrix and formulas to estimate SNP effects. Results: Computation of p-values took a negligible time for a dataset with almost 2 million animals in the pedigree and 1424 genotyped sires, and no inflation of statistics was observed. The SNPs that passed the Bonferroni threshold of 10-5.9 were the same as those that explained the highest proportion of additive genetic variance, but even at the same significance levels and effects, some of them explained less genetic variance due to lower allele frequency. Conclusions: The use of a p-value for SSGWAS is a very general and efficient strategy to identify quantitative trait loci (QTL). It can be used for complex datasets such as those used in animal breeding, where only a proportion of the pedigreed animals are genotyped.
650 $aBovino
650 $aMarcador Genético
650 $aMelhoramento Genético Animal
653 $aGado Angus
653 $aPredição Genômica
700 1 $aLEGARRA, A.
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700 1 $aLOURENCO, D.
700 1 $aMISZTAL, I.
773 $tGenetics Selection Evolution$gv. 51, n. 28, 20 June 2019.
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sul (CPPSUL) |
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